云端融合（Cloud-Edge Fusion）是自动驾驶领域的关键技术范式，指通过分布式计算架构将云端强大的数据处理能力与车端实时响应需求深度协同的技术体系。其核心在于将云端的大规模存储、高性能计算与车端的低延迟感知、快速决策能力动态调配，形成算力、数据、算法的弹性流动。在技术实现上，通常表现为云端负责高精地图更新、深度学习模型训练等宏观任务，而车端专注于即时环境感知、路径规划等微观决策，二者通过5G/V2X等通信技术实现毫秒级数据同步。
对于AI产品经理而言，云端融合的价值在于突破单车智能的算力瓶颈——比如通过云端实时更新的道路风险特征库，可显著提升极端场景下的识别准确率；而车端采集的corner case数据又能反哺云端模型迭代。当前主流方案如特斯拉的Dojo超算与车队学习闭环、Waymo的Caria平台，均体现了「云训练-边缘推理-数据回流」的协同范式。需注意的是，该架构对通信可靠性、数据安全、算力分配策略等提出了更高要求，这也成为产品设计中需要重点平衡的要素。